[发明专利]一种基于轻量级深度卷积网络的蛋白质扭转角预测方法有效
| 申请号： | 202110759327.7 | 申请日： | 2021-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN113611354B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 杨伟;文云光;李艳萍;葛文庚 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G16B15/00 | 分类号： | G16B15/00;G16B40/00;G16B50/30;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 张立强 |
| 地址： | 475001 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于轻量级深度卷积网络的蛋白质扭转角预测方法，包括：基于PISCES服务器构建蛋白质扭转角数据集；从RCSB PDB数据库中抽取各蛋白质序列中每个氨基酸残基对应的扭转角Phi和Psi，并加入数据集中；将uniref90数据库与各蛋白质序列进行多序列比对，生成对应蛋白质序列的PSSM谱矩阵，基于PSSM谱矩阵及氨基酸的物理化学特性，构造蛋白质序列特征；设计残差模块，并基于该模块构建预测蛋白质扭转角的深度卷积网络模型；构建训练网络模型的损失函数；基于构建的损失函数训练网络模型；基于训练后的网络模型进行蛋白质扭转角的预测。本发明不仅能精确地预测蛋白质扭转角，还具有模型小，预测速度快的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轻量级 深度 卷积 网络 蛋白质 扭转 预测 方法 | ||
【主权项】：
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